Apakah narasi "AI + Web3" merupakan perpaduan teknologi nyata atau paket konseptual lainnya? Artikel ini didasarkan pada artikel yang ditulis oleh TinTinLand dan dikuratori serta disumbangkan oleh Foresight News. (Sinopsis: Bisakah trek AI lolos dari stigma hype?) Inventarisasi tiga proyek Agen AI yang merangkul mata uang kripto) (Suplemen latar belakang: Berita Skala Abu-abu: Kuartal pertama tahun 2025 adalah yang paling optimis tentang 20 mata uang kripto utama ini, dengan fokus pada DeFi, Agen AI, dan ekologi Solana) Pada tahun 2025, popularitas narasi "AI + Web3" masih belum berkurang. Menurut laporan terbaru Grayscale, yang dirilis pada Mei 2025, kapitalisasi pasar keseluruhan jalur AI Crypto telah mencapai $21 miliar, hampir lima kali lipat dari $4,5 miliar pada kuartal pertama tahun 2023. Di balik gelombang ini, apakah ada konvergensi teknologi yang nyata, atau apakah itu pengemasan konsep lain? Dari perspektif makro, ekosistem AI tradisional telah mengungkapkan semakin banyak masalah struktural: ambang batas pelatihan model yang tinggi, privasi data yang tidak terjamin, monopoli daya komputasi yang tinggi, proses penalaran kotak hitam, dan mekanisme insentif yang tidak seimbang...... Poin-poin nyeri ini sangat konsisten dengan keunggulan asli Web3: desentralisasi, mekanisme pasar terbuka, verifikasi on-chain, kedaulatan data pengguna, dll. Kombinasi AI + Web3 bukan hanya superposisi dari dua kata panas, tetapi komplementaritas teknologi struktural. Mari kita mulai dari poin-poin inti yang dihadapi AI, membongkar secara mendalam proyek-proyek Web3 yang benar-benar memecahkan masalah, dan membawa Anda untuk melihat nilai dan arah jalur AI Crypto. Ambang batas akses layanan AI terlalu tinggi dan mahal Layanan AI saat ini biasanya mahal dan sulit diperoleh sumber daya pelatihan, yang sangat tinggi untuk usaha kecil dan menengah serta pengembang individu. Selain itu, layanan ini seringkali secara teknis rumit dan membutuhkan latar belakang profesional untuk memulai. Pasar layanan AI sangat terkonsentrasi, pengguna tidak memiliki pilihan yang beragam, biaya panggilan buram, anggaran sulit diprediksi, dan bahkan menghadapi masalah monopoli daya komputasi. Solusi Web3 adalah mendobrak hambatan platform melalui desentralisasi, membangun pasar GPU terbuka dan model jaringan layanan, mendukung penjadwalan fleksibel sumber daya menganggur, dan memotivasi lebih banyak peserta untuk menyumbangkan daya komputasi dan model melalui penjadwalan tugas on-chain dan mekanisme ekonomi yang transparan, mengurangi biaya keseluruhan dan meningkatkan aksesibilitas layanan. Render Network: berfokus pada rendering GPU terdesentralisasi, juga mendukung inferensi dan pelatihan AI, dan mengadopsi model "bayar per penggunaan" untuk membantu pengembang mengakses pembuatan gambar dan layanan AI dengan biaya rendah. Gensyn: Bangun jaringan pelatihan pembelajaran mendalam yang terdesentralisasi, gunakan mekanisme proof-of-compute untuk memverifikasi hasil pelatihan, dan mempromosikan pelatihan AI dari sentralisasi platform hingga kolaborasi terbuka. Akash Network: Platform komputasi awan terdesentralisasi berdasarkan teknologi blockchain, pengembang dapat menyewa sumber daya GPU sesuai permintaan untuk menyebarkan dan mengeksekusi aplikasi AI, yang merupakan "versi terdesentralisasi dari komputasi awan". 0G Labs: Lapisan 1 asli AI terdesentralisasi, yang sangat mengurangi biaya dan kompleksitas eksekusi model AI secara on-chain melalui arsitektur pemisahan penyimpanan dan komputasi yang inovatif. Kurangnya insentif untuk kontributor data Data berkualitas tinggi adalah bahan bakar inti dari model AI, tetapi di bawah model tradisional, kontributor data berjuang untuk mendapatkan penghargaan. Sifat sumber data yang buram dan berulang serta kurangnya umpan balik tentang bagaimana mereka digunakan membuat ekologi data tidak efisien untuk waktu yang lama. Web3 memberikan solusi baru untuk formalisasi: lingkaran tertutup yang jelas dari kolaborasi dan insentif antara kontributor data, pengembang model, dan pengguna melalui tanda tangan kriptografi, konfirmasi hak on-chain, dan mekanisme ekonomi yang dapat dikomposisi. Proyek representatif OpenLedger: Secara inovatif mengusulkan konsep "Payable AI", yang menggabungkan kontribusi data, panggilan model, dan insentif ekonomi untuk mempromosikan pembentukan jaringan ekonomi data untuk kolaborasi rantai AI. Bittensor: Sistem insentif lengkap dengan penghargaan TAO, mekanisme konsensus Yuma, insentif presisi subnet, kolaborasi pengetahuan, dll. sebagai intinya, secara langsung menghubungkan kontribusi data dengan hasil implementasi model, dan meningkatkan kontribusi nilai secara keseluruhan. Rumput: Jaringan data AI mengumpulkan data perilaku penjelajahan pengguna melalui plugin, berkontribusi pada pelatihan mesin pencari on-chain, dan memberi penghargaan kepada pengguna sesuai dengan kualitas data, menciptakan mekanisme berbagi data yang digerakkan oleh komunitas. Model black-boxing, inferensi AI tidak dapat diverifikasi Proses inferensi model AI arus utama saat ini sangat kotak hitam, dan pengguna tidak dapat memverifikasi kebenaran dan kredibilitas hasilnya, terutama di bidang berisiko tinggi seperti keuangan dan perawatan medis. Selain itu, model dapat mengalami gangguan, keracunan, dan serangan lainnya, sehingga sulit untuk dilacak atau diaudit. Untuk tujuan ini, proyek Web3 mencoba memperkenalkan zero-knowledge proof (ZK), enkripsi homomorfik penuh (FHE), dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) untuk membuat proses inferensi model dapat diverifikasi dan diaudit, dan meningkatkan interpretabilitas dan fondasi kepercayaan sistem AI. Kesadaran Proyek Representatif: Teknologi sidik jari model yang inovatif memastikan bahwa perilaku panggilan dapat dilacak, meningkatkan transparansi dan kemampuan anti-rusak penggunaan model. Modulus Labs: Menggunakan teknologi ZK untuk memverifikasi proses inferensi model secara kriptografis dan mewujudkan normalisasi baru dari "AI tepercaya". Giza: Menggunakan kriptografi tanpa pengetahuan untuk menghitung inferensi pembelajaran mesin secara on-chain, sehingga meningkatkan transparansi dan kepercayaan dalam penerapan model AI. Risiko privasi dan keamanan Proses pelatihan AI sering kali melibatkan sejumlah besar data sensitif, dan menghadapi risiko seperti kebocoran privasi, penyalahgunaan atau serangan model, dan kurangnya transparansi pengambilan keputusan. Pada saat yang sama, kepemilikan data dan model didefinisikan secara samar-samar, yang semakin memperburuk risiko keamanan. Dengan kekekalan blockchain, teknologi komputasi kriptografi (seperti ZK, FHE), lingkungan eksekusi tepercaya, dan sarana lainnya, keamanan dan kemampuan kontrol data dan model sistem AI dalam seluruh proses pelatihan, penyimpanan, dan panggilan dijamin. Phala Network: Menyediakan dukungan Trusted Execution Environment (TEE) untuk merangkum komputasi penting dalam perangkat keras yang aman untuk mencegah kebocoran data dan pencurian model. ZAMA: Fokus pada teknologi enkripsi homomorfik (FHE) sepenuhnya, sehingga pelatihan dan inferensi model dapat dilakukan dalam keadaan terenkripsi, memungkinkan "komputasi tanpa teks yang jelas". Mind Network: Bangun platform berbagi dan inferensi data AI terdesentralisasi yang mendukung perlindungan privasi, dan wujudkan berbagi keamanan data dan komputasi privasi melalui teknologi enkripsi front-end (enkripsi homomorfik, bukti tanpa pengetahuan, dll.). Vana: Aplikasi pembuatan identitas AI yang dirancang untuk memberi pengguna kembali kepemilikan dan kendali atas data mereka, memastikan privasi dan keamanannya. Model AI Hak Cipta dan Sengketa Kekayaan Intelektual Pelatihan model AI saat ini menggunakan materi Internet secara ekstensif, tetapi seringkali penggunaan konten berhak cipta yang tidak sah menyebabkan sengketa hukum yang sering. Pada saat yang sama, kepemilikan hak cipta konten yang dihasilkan AI tidak jelas, dan tidak ada mekanisme transparan untuk distribusi hak dan kepentingan antara pencipta asli, pengembang model, dan pengguna. Tidak jarang model disalin atau disalahgunakan dengan jahat, dan sulit untuk melindungi hak kekayaan intelektual. Web3 menyimpan waktu pembentukan model, sumber data pelatihan, informasi kontributor, dll. melalui mekanisme konfirmasi hak on-chain, dan menggunakan alat seperti NFT dan kontrak pintar untuk mengidentifikasi kepemilikan hak cipta model atau konten. Protokol Cerita:...
Lihat Asli
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Apakah investasi ini tren atau gelembung? Apa nilai yang masih ada di jalur AI + Web3?
Apakah narasi "AI + Web3" merupakan perpaduan teknologi nyata atau paket konseptual lainnya? Artikel ini didasarkan pada artikel yang ditulis oleh TinTinLand dan dikuratori serta disumbangkan oleh Foresight News. (Sinopsis: Bisakah trek AI lolos dari stigma hype?) Inventarisasi tiga proyek Agen AI yang merangkul mata uang kripto) (Suplemen latar belakang: Berita Skala Abu-abu: Kuartal pertama tahun 2025 adalah yang paling optimis tentang 20 mata uang kripto utama ini, dengan fokus pada DeFi, Agen AI, dan ekologi Solana) Pada tahun 2025, popularitas narasi "AI + Web3" masih belum berkurang. Menurut laporan terbaru Grayscale, yang dirilis pada Mei 2025, kapitalisasi pasar keseluruhan jalur AI Crypto telah mencapai $21 miliar, hampir lima kali lipat dari $4,5 miliar pada kuartal pertama tahun 2023. Di balik gelombang ini, apakah ada konvergensi teknologi yang nyata, atau apakah itu pengemasan konsep lain? Dari perspektif makro, ekosistem AI tradisional telah mengungkapkan semakin banyak masalah struktural: ambang batas pelatihan model yang tinggi, privasi data yang tidak terjamin, monopoli daya komputasi yang tinggi, proses penalaran kotak hitam, dan mekanisme insentif yang tidak seimbang...... Poin-poin nyeri ini sangat konsisten dengan keunggulan asli Web3: desentralisasi, mekanisme pasar terbuka, verifikasi on-chain, kedaulatan data pengguna, dll. Kombinasi AI + Web3 bukan hanya superposisi dari dua kata panas, tetapi komplementaritas teknologi struktural. Mari kita mulai dari poin-poin inti yang dihadapi AI, membongkar secara mendalam proyek-proyek Web3 yang benar-benar memecahkan masalah, dan membawa Anda untuk melihat nilai dan arah jalur AI Crypto. Ambang batas akses layanan AI terlalu tinggi dan mahal Layanan AI saat ini biasanya mahal dan sulit diperoleh sumber daya pelatihan, yang sangat tinggi untuk usaha kecil dan menengah serta pengembang individu. Selain itu, layanan ini seringkali secara teknis rumit dan membutuhkan latar belakang profesional untuk memulai. Pasar layanan AI sangat terkonsentrasi, pengguna tidak memiliki pilihan yang beragam, biaya panggilan buram, anggaran sulit diprediksi, dan bahkan menghadapi masalah monopoli daya komputasi. Solusi Web3 adalah mendobrak hambatan platform melalui desentralisasi, membangun pasar GPU terbuka dan model jaringan layanan, mendukung penjadwalan fleksibel sumber daya menganggur, dan memotivasi lebih banyak peserta untuk menyumbangkan daya komputasi dan model melalui penjadwalan tugas on-chain dan mekanisme ekonomi yang transparan, mengurangi biaya keseluruhan dan meningkatkan aksesibilitas layanan. Render Network: berfokus pada rendering GPU terdesentralisasi, juga mendukung inferensi dan pelatihan AI, dan mengadopsi model "bayar per penggunaan" untuk membantu pengembang mengakses pembuatan gambar dan layanan AI dengan biaya rendah. Gensyn: Bangun jaringan pelatihan pembelajaran mendalam yang terdesentralisasi, gunakan mekanisme proof-of-compute untuk memverifikasi hasil pelatihan, dan mempromosikan pelatihan AI dari sentralisasi platform hingga kolaborasi terbuka. Akash Network: Platform komputasi awan terdesentralisasi berdasarkan teknologi blockchain, pengembang dapat menyewa sumber daya GPU sesuai permintaan untuk menyebarkan dan mengeksekusi aplikasi AI, yang merupakan "versi terdesentralisasi dari komputasi awan". 0G Labs: Lapisan 1 asli AI terdesentralisasi, yang sangat mengurangi biaya dan kompleksitas eksekusi model AI secara on-chain melalui arsitektur pemisahan penyimpanan dan komputasi yang inovatif. Kurangnya insentif untuk kontributor data Data berkualitas tinggi adalah bahan bakar inti dari model AI, tetapi di bawah model tradisional, kontributor data berjuang untuk mendapatkan penghargaan. Sifat sumber data yang buram dan berulang serta kurangnya umpan balik tentang bagaimana mereka digunakan membuat ekologi data tidak efisien untuk waktu yang lama. Web3 memberikan solusi baru untuk formalisasi: lingkaran tertutup yang jelas dari kolaborasi dan insentif antara kontributor data, pengembang model, dan pengguna melalui tanda tangan kriptografi, konfirmasi hak on-chain, dan mekanisme ekonomi yang dapat dikomposisi. Proyek representatif OpenLedger: Secara inovatif mengusulkan konsep "Payable AI", yang menggabungkan kontribusi data, panggilan model, dan insentif ekonomi untuk mempromosikan pembentukan jaringan ekonomi data untuk kolaborasi rantai AI. Bittensor: Sistem insentif lengkap dengan penghargaan TAO, mekanisme konsensus Yuma, insentif presisi subnet, kolaborasi pengetahuan, dll. sebagai intinya, secara langsung menghubungkan kontribusi data dengan hasil implementasi model, dan meningkatkan kontribusi nilai secara keseluruhan. Rumput: Jaringan data AI mengumpulkan data perilaku penjelajahan pengguna melalui plugin, berkontribusi pada pelatihan mesin pencari on-chain, dan memberi penghargaan kepada pengguna sesuai dengan kualitas data, menciptakan mekanisme berbagi data yang digerakkan oleh komunitas. Model black-boxing, inferensi AI tidak dapat diverifikasi Proses inferensi model AI arus utama saat ini sangat kotak hitam, dan pengguna tidak dapat memverifikasi kebenaran dan kredibilitas hasilnya, terutama di bidang berisiko tinggi seperti keuangan dan perawatan medis. Selain itu, model dapat mengalami gangguan, keracunan, dan serangan lainnya, sehingga sulit untuk dilacak atau diaudit. Untuk tujuan ini, proyek Web3 mencoba memperkenalkan zero-knowledge proof (ZK), enkripsi homomorfik penuh (FHE), dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) untuk membuat proses inferensi model dapat diverifikasi dan diaudit, dan meningkatkan interpretabilitas dan fondasi kepercayaan sistem AI. Kesadaran Proyek Representatif: Teknologi sidik jari model yang inovatif memastikan bahwa perilaku panggilan dapat dilacak, meningkatkan transparansi dan kemampuan anti-rusak penggunaan model. Modulus Labs: Menggunakan teknologi ZK untuk memverifikasi proses inferensi model secara kriptografis dan mewujudkan normalisasi baru dari "AI tepercaya". Giza: Menggunakan kriptografi tanpa pengetahuan untuk menghitung inferensi pembelajaran mesin secara on-chain, sehingga meningkatkan transparansi dan kepercayaan dalam penerapan model AI. Risiko privasi dan keamanan Proses pelatihan AI sering kali melibatkan sejumlah besar data sensitif, dan menghadapi risiko seperti kebocoran privasi, penyalahgunaan atau serangan model, dan kurangnya transparansi pengambilan keputusan. Pada saat yang sama, kepemilikan data dan model didefinisikan secara samar-samar, yang semakin memperburuk risiko keamanan. Dengan kekekalan blockchain, teknologi komputasi kriptografi (seperti ZK, FHE), lingkungan eksekusi tepercaya, dan sarana lainnya, keamanan dan kemampuan kontrol data dan model sistem AI dalam seluruh proses pelatihan, penyimpanan, dan panggilan dijamin. Phala Network: Menyediakan dukungan Trusted Execution Environment (TEE) untuk merangkum komputasi penting dalam perangkat keras yang aman untuk mencegah kebocoran data dan pencurian model. ZAMA: Fokus pada teknologi enkripsi homomorfik (FHE) sepenuhnya, sehingga pelatihan dan inferensi model dapat dilakukan dalam keadaan terenkripsi, memungkinkan "komputasi tanpa teks yang jelas". Mind Network: Bangun platform berbagi dan inferensi data AI terdesentralisasi yang mendukung perlindungan privasi, dan wujudkan berbagi keamanan data dan komputasi privasi melalui teknologi enkripsi front-end (enkripsi homomorfik, bukti tanpa pengetahuan, dll.). Vana: Aplikasi pembuatan identitas AI yang dirancang untuk memberi pengguna kembali kepemilikan dan kendali atas data mereka, memastikan privasi dan keamanannya. Model AI Hak Cipta dan Sengketa Kekayaan Intelektual Pelatihan model AI saat ini menggunakan materi Internet secara ekstensif, tetapi seringkali penggunaan konten berhak cipta yang tidak sah menyebabkan sengketa hukum yang sering. Pada saat yang sama, kepemilikan hak cipta konten yang dihasilkan AI tidak jelas, dan tidak ada mekanisme transparan untuk distribusi hak dan kepentingan antara pencipta asli, pengembang model, dan pengguna. Tidak jarang model disalin atau disalahgunakan dengan jahat, dan sulit untuk melindungi hak kekayaan intelektual. Web3 menyimpan waktu pembentukan model, sumber data pelatihan, informasi kontributor, dll. melalui mekanisme konfirmasi hak on-chain, dan menggunakan alat seperti NFT dan kontrak pintar untuk mengidentifikasi kepemilikan hak cipta model atau konten. Protokol Cerita:...